数据保存策略(Retention Policies) InfluxDB没有提供直接删除Points的方法,但是它提供了Retention Policies.主要用于指定数据的保留时间:当数据超过了指定的时间之后,就会被删除. 查看当前数据库的Retention Policies SHOW RETENTION POLICIES ON "testDB" 创建新的Retention Policies CREATE RETENTION POLICY "rp_name" ON

HDFS冗余数据块的自动删除 在日常维护hadoop集群的过程中发现这样一种情况: 某个节点由于网络故障或者DataNode进程死亡,被NameNode判定为死亡, HDFS马上自动开始数据块的容错拷贝: 当该节点重新添加到集群中时,由于该节点上的数据其实并没有损坏, 所以造成了HDFS上某些block的备份数超过了设定的备份数. 通过观察发现,这些多余的数据块经过很长的一段时间才会被完全删除掉, 那么这个时间取决于什么呢? 该时间的长短跟数据块报告的间隔时间有关. Datanode会定期将当前

HDFS冗余数据块的自动删除 在日常维护hadoop集群的过程中发现这样一种情况: 某个节点由于网络故障或者DataNode进程死亡,被NameNode判定为死亡,HDFS马上自动开始数据块的容错拷贝:当该节点重新添加到集群中时,由于该节点上的数据其实并没有损坏,所以造成了HDFS上某些block的备份数超过了设定的备份数. 通过观察发现,这些多余的数据块经过很长的一段时间才会被完全删除掉,那么这个时间取决于什么呢? 该时间的长短跟数据块报告的间隔时间有关.Datanode会定期将当前该结点上所

下面我们结合 HDFS,介绍 Sqoop 从关系型数据库的导入和导出 一.MySQL里的数据通过Sqoop import HDFS 它的功能是将数据从关系型数据库导入 HDFS 中,其流程图如下所示. 我们来分析一下 Sqoop 数据导入流程,首先用户输入一个 Sqoop import 命令,Sqoop 会从关系型数据库中获取元数据信息, 比如要操作数据库表的 schema是什么样子,这个表有哪些字段,这些字段都是什么数据类型等. 它获取这些信息之后,会将输入命令转化为基于 Map 的 MapR

我们在分布式存储原理总结中了解了分布式存储的三大特点: 数据分块,分布式的存储在多台机器上 数据块冗余存储在多台机器以提高数据块的高可用性 遵从主/从(master/slave)结构的分布式存储集群 HDFS作为分布式存储的实现,肯定也具有上面3个特点. HDFS分布式存储: 在HDFS中,数据块默认的大小是128M,当我们往HDFS上上传一个300多M的文件的时候,那么这个文件会被分成3个数据块: 所有的数据块是分布式的存储在所有的DataNode上: 为了提高每一个数据块的高可用性,在HDF

InfluxDB每秒可以处理成千上万条数据,要将这些数据全部保存下来会占用大量的存储空间,有时我们可能并不需要将所有历史数据进行存储,因此,InfluxDB推出了数据保留策略(Retention Policies),用来让我们自定义数据的保留时间.更多InfluxDB详细教程请看:InfluxDB系列学习教程目录 InfluxDB技术交流群:580487672(点击加入) 一.InfluxDB 数据保留策略 说明 InfluxDB的数据保留策略(RP) 用来定义数据在InfluxDB中存放的时间

在ASP.NET Core中如何支持每个租户数据存储策略的数据库 不定时更新翻译系列,此系列更新毫无时间规律,文笔菜翻译菜求各位看官老爷们轻喷,如觉得我翻译有问题请挪步原博客地址 本博文翻译自: http://gunnarpeipman.com/2017/08/database-per-tenant/ 让我们继续使用ASP.NET Core web应用程序中的多租户,并关注每个租户都有自己的数据库的解决方案.它不仅仅是关于数据库的--可以有更多的服务,每个租户都有自己的实例.它使这里提供的解决方

--------------------------------------------------------------------------------------------------------------- [版权申明:本文系作者原创,转载请注明出处] 文章出处:http://blog.csdn.net/sdksdk0/article/details/51622547 作者:朱培 --------------------------------------------------

概述 在 redis 中,允许用户设置最大使用内存大小 server.maxmemory,在内存限定的情况下是很有用的.譬如,在一台 8G 机子上部署了 4 个 redis 服务点,每一个服务点分配 1.5G 的内存大小,减少内存紧张的情况,由此获取更为稳健的服务. redis 内存数据集大小上升到一定大小的时候,就会施行数据淘汰策略.redis 提供 6种数据淘汰策略: volatile-lru:从已设置过期时间的数据集(server.db[i].expires)中挑选最近最少使用的数据淘汰

1. HDFS的写数据流程 1.客户端通过fs模块向NameNode申请文件上传,NameNode检查请求是否合法,如用户权限,目标文件是否已存在,父目录是否存在等等 2.NameNode返回是否可以上传,如果是的话,建立连接通道 3.客户端通过FSDataOutputStream模块请求上传block,NameNode根据网络拓扑距离计算返回的节点,dn1,dn2,dn3 4.客户端与dn1建立连接通道,dn1收到请求后会向dn2发起连接请求,dn2收到请求后会向dn3发起请求.请求通道全部打

  数据保存: 1)session.save session.save方法用于实体对象到数据库的持久化操作.也就是说,session.save方法调用与实体对象所匹配的Insert SQL,将数据插入库表. 结合一个简单实例来进行讨论: 1 2 3 4 5 TUser user = new TUser(); user.setName("Luna"); Transaction tx = session.beginTransaction(); session.save(user); tx.

看到一篇介绍ClientDataSet和TDataSetProvider,非常精彩,特此保存. =========================================================================== TClientDataSet用法 第十一章 TClientDataSet 与TTable.TQuery一样,TClientDataSet也是从TDataSet继承下来的,它通常用于多层体系结构的客户端.TClientDataSet最大的特点是它不依赖于

一 @interface NSCache : NSObject Description A mutable collection you use to temporarily store transient key-value pairs that are subject to eviction when resources are low. Cache objects differ from other mutable collections in a few ways: The NSCach

在前面几期学习了Activity的创建.配置.启动和停止,还学了Activity的生命周期,本期一起来学习Activity有关的更多事儿. 一.数据保存 通过上一期 LogCat 窗口打印的日志可以看出,当 Activity失去焦点时,首先必然会执行onPause()方法,因此当项目中需要保存数据时,可以在onPause()方法中保存.同时,当两个Activity跳转时, MainActivity会先失去焦点让SecondActivity得到焦点,等到SecondActivity完全显示在前台时

retention policy这个东西相比较于传统的关系型数据库(比如mysql)而言,是一个比较新的东西,在将表之前,有必要来看一下保存策略有什么用,以及可以怎么用 I. 基本操作 1. 创建retention policy retention policy依托于database存在,也就是说保存策略创建时,需要指定具体的数据库,语法如下 CREATE RETENTION POLICY <retention_policy_name> ON <database_name> DUR

retention policy: 存储策略,用于设置数据保留的时间,每个数据库刚开始会自动创建一个默认的存储策略 autogen,数据保留时间为永久,之后用户可以自己设置,例如保留最近2小时的数据.插入和查询数据时如果不指定存储策略,则使用默认存储策略,且默认存储策略可以修改.InfluxDB 会定期清除过期的数据. -----------------------------------------------------------------------------------------

淘汰策略的原因 在 redis 中,允许用户设置最大使用内存大小 server.maxmemory,在内存限定的情况下是很有用的.譬如,在一台 8G 机子上部署了 4 个 redis 服务点,每一个服务点分配 1.5G 的内存大小,减少内存紧张的情况,由此获取更为稳健的服务. 6中淘汰策略 redis 内存数据集大小上升到一定大小的时候,就会施行数据淘汰策略.redis 提供 6种数据淘汰策略: volatile-lru:从设置了过期时间的数据集中,选择最近最久未使用的数据释放: allkeys

Redis 是一个内存数据库,所有的数据都直接保存在内存中,那么,一旦 Redis 进程异常退出,或服务器本身异常宕机,我们存储在 Redis 中的数据就凭空消失,再也找不到了. Redis 作为一个优秀的数据中间件,必定是拥有自己的持久化数据备份机制的,redis 中主要有两种持久化策略,用于将存储在内存中的数据备份到磁盘上,并且在服务器重启时进行备份文件重载. RDB 和 AOF 是 Redis 内部的两种数据持久化策略,这是两种不同的持久化策略,一种是基于内存快照,一种是基于操作日志,那么

上一篇文章,我们讲的是 Redis 的一种基于内存快照的持久化存储策略 RDB,本质上他就是让 redis fork 出一个子进程遍历我们所有数据库中的字典,进行磁盘文件的写入. 但其实这种方式是有缺点的,先不说阻塞式 save 调用会阻塞整个 redis 服务,即便异步式 bgsave 也是基于时间间隔,每多少秒触发了多少次更新操作才会生成 RDB 文件,那么如果某次 RDB 生成之后,紧接着服务宕机,就至少丢失几秒甚至更多的数据,并且这些数据是无法挽回的. 而 AOF 是 redis 中的另